AI 에이전트 실행 중간에 멈추고 인간의 입력을 기다리는 방법

실행 중인 AI 에이전트를 중간에 일시 정지시키고, 사람이 결정을 내릴 때까지 기다린 다음 계속 진행하는 방법을 알아봅니다. 이때 폴링(polling) 해킹이나 상태 손실 없이 처리할 수 있습니다.

문제점: 에이전트는 스스로 멈추지 않는다

플랜을 세우고, 도구를 호출하고, 관찰한 후 반복하는 루프 내에서 작동하는 툴 콜링(tool-calling) 에이전트는 '정말로 이걸 해야 할까?'라고 묻고 멈출 자연스러운 지점이 없습니다. 일단 툴 호출이 전송되면 부작용(side effect)이 발생합니다. 도구에 confirm=True 플래그를 붙이는 것도 도움이 되지 않습니다. 아무것도 에이전트가 실행하기 전에 이 플래그를 확인하도록 강제하지 못하며, 누가 '예'라고 했는지 기록도 남아있지 않습니다.

실제로 필요한 것은 외부 결정이 도착할 때까지 진행될 수 없는 그래프(graph) 내의 단계입니다. 즉, 일시 정지는 에이전트 자체의 추론 영역 밖에 있어야 하며, 에이전트가 스스로 우회할 수 없는 장소여야 합니다.

일시 정지를 삽입할 위치

만약 그래프 기반 프레임워크(LangGraph 또는 직접 구현한 상태 머신)를 구축하고 있다면, 자연스러운 지점은 '에이전트가 행동을 결정함'과 '도구가 실행됨' 사이에 있는 전용 노드입니다. 이 노드는 세 가지 작업을 수행합니다: 제안된 행동을 영구적으로 저장할 곳에 푸시(push)하고, 결정에 대해 블록(block)하며, 그 후에야 실제 도구로 제어권을 넘깁니다.

import time
import requests

...

이 그래프 노드는 루프 내에서 time.sleep(5)에 의해 블록되므로, 에이전트의 자체적인 제어 흐름은 해당 API로부터 `status:

여기서는 expires_in이 '실행 후 잊어버리는(fire-and-forget)' 액션보다 더 중요합니다. 데이터베이스가 이미 변경된 상태에서 25분 전에 제안된 스키마 마이그레이션은 사람이 최종적으로 승인 버튼을 누른다고 해서 자동으로 적용되어서는 안 됩니다. 시간 민감한 모든 것에는 expires_in을 짧게 설정하고 (이 예제에서는 1800초를 사용합니다), 노드에서 expired 상태를 rejected와 동일하게 취급하세요. 즉, 실행하지 않고 통과하며(fall through), 에이전트가 재제안할지 여부를 결정하도록 맡겨야 합니다.

그래프 프레임워크 없이 일시 중지하기

에이전트가 그래프가 아니라 단순한 루프라면, 동일한 패턴이 적용됩니다. 즉, '일시 중지'는 액션이 결정될 때까지 반환하지 않는 함수 호출 그 자체입니다. Claude Code나 다른 MCP 클라이언트 내부에서 실행되는 에이전트의 경우, mcp.md가 이 정확한 폴링 루프를 단일 블로킹 도구 호출(impri_await_decision)로 감싸주므로, while 루프를 직접 작성할 필요조차 없습니다.

다음 단계

API 키를 받으려면 quickstart부터 시작하고, 이 일시 중지 노드가 기반으로 하는 세 호출 패턴에 대한 전체 REST/MCP 워크스루는 the full REST/MCP walkthrough를 참고하세요. 특히 Python과 통합하는 경우, 클라이언트 라이브러리는 sdk-python에서 다룹니다.